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图像中的感兴趣区域是重要性较高并被优先关注的部分。传统的自底向上视觉关注模型利用固定半径的圆形描述感兴趣区域信息，检测精度较低。提出一种新的基于自适应半径搜索的图像感兴趣区域自动检测算法。新算法首先提取图像的颜色、亮度和方向特征，生成多尺度视觉显著图；然后计算全局显著度阈值，得到视觉注意焦点搜索结束的条件；最后在感兴趣区域描述阶段引入自适应半径搜索机制，获得感兴趣区的准确信息。实验结果表明，新算法不仅能够提高图像感兴趣区域的检测精度，而且更为符合人眼视觉系统的特点，同时极大减少后续处理的数据量。对今后图像感兴趣目标的自动识别具有重要价值。